[发明专利]基于手指纹络生物特征的身份识别系统

说明书

技术领域

本发明属于生物特征识别技术领域，主要涉及一种基于手指纹络生物特征身份识别系统。

背景技术

生物识别技术主要是指通过人类生物特征进行身份认证的一种技术，生物特征通常具有唯一的(与他人不同)、可以测量或可自动识别和验证等特点。

人类身体生物特征包括：指纹、静脉、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、甚至血管、DNA、骨骼等；行为特征则包括：签名、语音、行走步态等。生物识别系统则对生物特征进行取样，提取其唯一的特征转化成数字代码，并进一步将这些代码组成特征模板，当人们同识别系统交互进行身份认证时，识别系统通过获取其特征与数据库中的特征模板进行比对，以确定二者是否匹配，从而决定接受或拒绝该人。

指纹是由于手指内侧表面的皮肤凹凸不平所产生的纹路而形成的图案。不同的人的指纹，或同一个人的不同手指的指纹，它们的纹线走向及纹线的断点和交叉点等均不相同，就是说，每个人的每个手指的指纹都是唯一的。

手指背关节皮纹识别。手指背关节皮纹是指手指背部关节部位的皮肤纹理，是人人具有的部分，具有普遍性和唯一性；可以非接触地进行图像采集，具有非侵犯性；它有丰富的褶皱、弯曲和漩涡等特征。

虽然生物识别技术种类较多，但在实际使用中，每种生物识别技术都存在缺陷。如虹膜识别采集不易被大众接受，容易模仿，人脸识别较复杂，且易受整容遮挡的影响。并且现有生物识别大多采用单一的生物识别方法，也就有各自的缺陷，因而大大影响其实用性。

专利(CN1932840A)基于虹膜和人脸的多模态生物特征身份识别系统，介绍了一种多模态的身份识别认证系统。

专利(CN1457015A)基于人脸识别和手形识别的双模态生物认证系统，介绍了一种结合人脸与手型双模态的生物识别方法。

专利(CN101814130A)用摄像机阵列的虹膜识别装置和多模态生物特征识别方法，介绍了利用摄像机阵列装置及用于虹膜识别的方法。

上述方法虽然解决了单种生物识别的缺陷，提高了识别安全性与正确率，但都存在自己的缺陷，比如生物特征采集比较困难，对采集者要求较高，数据处理相对较复杂。

发明内容

本发明目的是克服现有技术存在的上述不足，提供一种多模态生物特征身份识别系统，即基于手指纹络生物特征的身份识别系统，该系统将手指纹和手指背纹结合起来共同识别人的身份，以降低识别错误率，提高人机友好及抗伪造性。

本发明的技术方案如下：

该系统包括手指纹络采集单元，生物特征识别单元，数据库单元；两个采集单元同时对手指纹与手指背纹进行图像采集，并将接收到的原始图像信号送到生物特征识别单元，生物特征识别单元通过对采集的图像进行预处理，分别提取出手指纹与手指背纹特征模板，利用统计学方法把两个特征模板进行融合为一体，并将最终模板与之前数据库单元中存储的模板进行对比识别，做出判断，得出最后身份识别认证结果。

本发明的技术方案细节如下：

本发明提供的基于手指纹络生物特征的身份识别系统，包括手指纹络采集单元，生物特征识别单元，数据库单元；系统将手指纹络采集单元采集到的图像信号送到生物特征识别单元，生物特征识别单元提取出手指纹络的特征并与数据库单元中的生物特征模板作比较，最后得出身份识别结果。

所述的手指纹络采集单元包括两个独立的分别用于获取手指纹与手指背纹图像的可见光成像装置，置于成像装置周围的、用于向被识别手指照射可见光的手指纹络采集主动成像光源模板，在可见光成像装置与被识别手指之间各设置有一个用于滤除外界其他光源干扰的滤波片。

所述的生物特征识别单元由DSP构成，用于分别对获取的手指纹与手指背纹进行图像归一化、图像分割、质量分析、图像增强、图像二值化、图像细化，然后对每一幅图分别提取出指纹与指背纹特征模板，利用统计学方法把两个特征模板融合为一体，并将最终模板与存储在数据库中的模板进行对比识别，做出判断，得出最后的身份识别认证结果。

所述的数据库单元由FLASH存储器构成，用于存储预先采集提取的特征手指纹络数据。

所述的成像装置由面阵CCD或者线阵CCD或者CMOS及外围电路组成，每一个成像装置采用单一的CCD或CMOS，或者为阵列式排布的CCD或CMOS组合，进而获取更广的图像。

所述的主动成像光源模板为可见LED光源，所述的滤波片为与LED光源发出的可见光对应波长的滤波片。